Near-Optimal Acceleration for Smooth $\ell_p$ / $\ell_q$ Nondual Convex First-Order Oracle Optimization
本文解决了光滑$\ell_p/\ell_q$非对偶凸优化问题，通过结合选择器移动与Hölder下降法，提出了一种一阶方法，在高维情况下达到几乎最优的加速效果。
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Representative Papers
The First-Order Oracle Complexity of Lipschitz Convex Optimization in Nondual Settings
研究了在非对偶设置下，通过新的在线学习方法解决了Lipschitz凸优化问题，特别是对于较小的可行集（p<q），证明了几何结构能够改善收敛速度。
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Stable Movement for Nondual Lipschitz Convex Optimization: Efficiency and Nearly Optimal Oracle Rates
研究了非光滑凸优化问题，通过将问题转化为追逐嵌套凸集，实现了近似最优的Oracle复杂度。
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Supermartingale Certificates for Parametric MDPs
研究通过参数平滑转换和引入参数超鞅证书，解决了参数化马尔可夫决策过程中的验证与合成问题。
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Oracle Complexity of Stochastic Fixed-Point Equations with Nonexpansive Maps
研究通过递归锚定技术解决非扩张映射下随机不动点方程的Oracle复杂性问题，提供了一种在任意弱Rademacher类型q>1的空间中高效求解算法。
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Near-Optimal Acceleration for Smooth $\ell_p$ / $\ell_q$ Nondual Convex First-Order Oracle Optimization
本文解决了光滑$\ell_p/\ell_q$非对偶凸优化问题，通过结合选择器移动与Hölder下降法，提出了一种一阶方法，在高维情况下达到几乎最优的加速效果。
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The First-Order Oracle Complexity of Lipschitz Convex Optimization in Nondual Settings
研究了在非对偶设置下，通过新的在线学习方法解决了Lipschitz凸优化问题，特别是对于较小的可行集（p<q），证明了几何结构能够改善收敛速度。
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研究了非光滑凸优化问题，通过将问题转化为追逐嵌套凸集，实现了近似最优的Oracle复杂度。
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